深度長文 | 從FM推演各深度CTR預估模型（附開源代碼）
摘要 什麼是embedding? Embedding在數學上表示的是一個映射關係，F: X -> Y，也就是一個函數。該函數具有兩個性質：injective和structure-preserving。Injective，即我們所說的單射函
從零開始搭建基於向量的推薦策略背景架構離線Pipeline搭建用戶行爲日誌上報日誌存儲到數據倉庫數據預處理模型訓練構建項目索引在線服務用戶向量預測最近項目查找總結參考 背景 向量召回/語義向量召回是現在流行的一種推薦策略，簡單來說
精讀 An LSTM-Based Dynamic Customer Model for Fashion Recommendation 總結研究成果1. 前言2. 研究內容2.1 數據描述2.2 Fashion DNA的生成（商品表
這篇文章主要分享一下模型訓練的一般流程，目的是讓大家明白做一個算法模型過程中會涉及的流程和數據特徵在算法模型中的重要性。 作爲一名算法工程師訓練模型可謂是家常便飯，不管是做推薦中的召回模型、排序模型還是其他領域的分類模型等，都應該
1 什麼是混合推薦系統 目前介紹的算法各有利弊： 基於內容的推薦方法：一類item的特徵描述 協同過濾：利用user和item的特定類型的信息轉化生成推薦結果 社交網絡的推薦算法：根據user的相互影響關係進行推薦 所以，希望構
混合推薦系統是推薦系統的另一個研究熱點，它是指將多種推薦技術進行混合相互彌補缺點，從而可以獲得更好的推薦效果。 最常見的是將協同過濾技術和其他技術相結合，克服cold start的問題。 （1）加權型 就是將多種推薦技術的計算結果加權混
Xmind思維導圖： deep knowledge-aware network(DKN) properties： incorporates knowledge graph representation into news r
用戶相似度計算 協同過濾算法主要利用行爲的相似度計算興趣的相似度。給定用戶 和用戶 ，令 表示用戶 感興趣的物品集合，令 爲用戶 感興趣的物品集合。那麼我們可以通過 公式或者餘弦公式來計算用戶 , 的相似程度： 假設目前共有
物品相似度計算 餘弦相似度公式： 其中，分別表示對物品，喜歡的用戶數，爲同時喜歡 和 的人數。我們這裏還是使用漫威英雄舉例：假設目前共有5個用戶： A、B、C、D、E；共有5個漫威英雄人物：死侍、鋼鐵俠、美國隊長、黑豹、蜘蛛俠。用戶與
https://arxiv.org/pdf/1906.04365.pdf 背景 以往的點擊率預估模型像FM系列、WDN等模型，都只是考慮特徵和ctr之間的聯繫，阿里的這篇論文，提出了DeepMCP模型，不僅考慮了特徵和ctr之間
本文將記錄在學習pagerank的有關內容，如果您也在做相關的工作請與我郵件溝通交流 [email protected] 文章目錄pagerank理論及推導計算PageRank涉及到的數學內容馬爾科夫過程p
簡介： Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一個開源項目，提供一些可擴展的機器學習領域經典算法的實現，旨在幫助開發人員更加方便快捷地創建智能應用程序。Mahout包含許多實現，包括聚類、
冷啓動問題——協同過濾（推薦系統）1. 什麼是冷啓動問題2. 協同過濾2.1 User CF2.2 Item CF 1. 什麼是冷啓動問題 冷啓動問題：推薦系統需要根據用戶的歷史行爲和興趣預測用戶未來的行爲和興趣。 這類問題主要
